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モデル異種性を考慮したパーソナライズド連合学習のためのハイパーネットワーク（Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning）

田中専務

拓海先生、最近部下から「クライアントで使うモデルがバラバラでも学習できます」って話を聞きまして。うちの現場も装置ごとに使うAIが違うんですけど、要するに一括で学習して全員に恩恵が回るんですか？投資対効果が気になって仕方ないんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと、今回の方法はサーバー側の一つの

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PET画像のみでのアミロイド陽性判定のためのセグメンテーション手法 — A Segmentation Framework for Accurate Diagnosis of Amyloid Positivity without Str... 前の記事 散乱媒体越しの非侵襲イメージングの新潮流：NeOTF（NeOTF: Speckle-Constrained OTF Neural Representation for Non-invasive Imaging through Scattering M... 次の記事

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